朱杰



摘 要:本項目設計并利用歷史路況信息模塊、綜合路況信息錄入模塊、Internet路況信息模塊和交警交通監控數據模塊、安裝MNA車輛模塊、浮動車數據模塊等模塊技術,解決了將動態導航采集、發布、應用、汽車導航、汽車安防管理、汽車娛樂等有機的整合問題,開發出實用、適用、能有效利用動態交通信息,并能有效向動態交通系統貢獻數據的智能車載信息終端,車載終端能夠均衡整個城市交通狀態,達到最有效利用道路資源。
關鍵詞:車載終端;浮動車數據;模塊化
0 引言
實時交通信息的車載衛星導航終端產品研究及產業化一直是交通領域的研究熱點問題,日、歐、美等發達的國家政府和企業投入了大量精力和資源,進行智能交通系統的研究與應用,將其作為解決大城市交通困境的有效手段。國際間通過不斷的產業合作和廣泛聯盟,動態智能交通系統在向集成化、平臺化方向發展的同時,已經在相關設施建設、終端設備銷售、各類服務應用方面形成了規模巨大的產業市場。
發達國家在智能交通系統應用中已取得了大量研究經驗,并從中獲得顯著的社會和經濟效益。我國90年代開始積極跟蹤國際智能交通系統領域技術的發展,經過十多年發展我國智能交通系統建設已進入發展期,在軟件、產品開發、技術標準、產業化等方面都取得了相當進展。但在智能交通系統上與發達國家仍然有較大差距,面臨巨大挑戰。
1 研究背景及意義
1.1 日本動態信息的智能交通系統發展現狀
日本早在20世紀60年代就開始了有關智能交通系統(ITS) 的研究工作,1970年在日本東京裝配了車輛交通控制系統(VTCS),1973-1978 年進行了綜合汽車控制系統(CACS) 的研究,1981年本田公司售出了第一套導航系統,并裝配在Accord 轎車上。1987年豐田公司在Crown 轎車上使用CRT 技術來顯示地圖,這在汽車界是第一次。1994年1月,以民間企業和團體為主的日本道路交通車輛智能化推進協會(VERTIS)成立,成員包括與智能交通運輸系統有關的學術組織、行業與機構,并與政府的相關5省廳結成聯席會議制度。1996年7月5個省廳聯合制定了“智能交通運輸系統和系統結構的全面計劃”,這一計劃確定了日本智能交通運輸系統研究和發展的長期目標,它包括9個發展區域和20種用戶服務。其發展區域包括導航系統、電子收費系統、安全駕駛系統、最佳交通管理、提高交通管理的效率、支持公共交通、提高商業車輛的管理、支持行人和支持緊急車輛管理。作為現實建設的一個典型例子,通過提供交通信息作為導航系統的先導,車輛信息和通訊系統,也就是所謂的“VICS”,于1996年4月開始應用,并且從那時起不斷擴大范圍,遍布日本的高速公路和主要城市。全球交通管理系統(UTMS) 在日本已經建成,并通過VICS、定點公交車優先交通信號控制和公交優先系統來實現,1998年的橫濱冬季奧運會實踐驗證了基于UTMS 的車輛運行管理系統。2001年由名古屋大學、日本電氣株式會社(NEC)、日本電裝(DENSO)、豐田、日本A- works、日本氣象協會等機構組成的P- DRGS協作團體合作開發的基于浮動車的交通信息系統測試,通過對1 500多臺的出租車提供的位置等數據的分析,進行配車支援,對出租車乘客提供觸摸屏式信息服務。
經過近年來的不斷發展和完善,VICS已經可以進行日本全國范圍,多種出行信息的實時發布和服務,包括實時路況和旅行時間預測,停車場信息,交通事件和天氣狀況。在改善交通安全,通暢和環境方面做出了巨大的貢獻。
1.2 歐盟動態信息的智能交通系統發展現狀
歐共體內部從60年代末70年代初開始出現有關ITS 的討論。70年代后半期,德國博世和大眾公司開始涉足路車之間的通訊、導航實驗計劃。1988年,在法國總統密特朗的倡導下,歐洲19個國家的政府和企業界開始了名為“尤里卡”的聯合開發計劃,旨在建立跨歐洲的智能化道路網,投資50億美元。為了將研究成果盡快投入使用,歐盟委員會與民間企業(汽車、電子和通訊業)成立了歐洲道路運輸信息通訊合作組織(ERTICO) ,負責產業界與地方、中央與歐盟外國家政府間的聯系。ERTICO作為歐盟委員會的咨詢機構,制定戰略性的實用化計劃,推動標準化工作進程。
ERTICO的使命是促進和支持ITS在整個歐洲的應用,創造一個更令人滿意的交通環境,并取得良好的經濟回報。通過ERTICO企業及機構能更有效地合作,沒有部門及國家的限制,共同創建一個成功的歐洲ITS大市場。
歐洲的代表性交通信息系統有:SOCRATES、EURO SCOUT、TrafficMaster和RDS-TMC。其中RDS-TMC是應用最成功,使用范圍最廣的大規模交通信息解決方案。RDS是于1984年由歐洲廣播聯盟(EBU)制定的數據廣播系統的歐洲規范。TMC(Traffic Message Channel,交通信息頻道)是一個數字編碼系統。
2003英國ITIS公司的推出以浮動車數據為基礎的交通信息服務,包括車輛行車時間預測,被盜車輛跟蹤,德國VISUM Online是先進出行信息系統(ATIS)的理想平臺,其內核算法融合了檢測器數據、浮動車(FCD)數據和交通事故數據,VISUM Online所得信息可直接通過網絡發布;歐洲實時交通信息的提供商Trafficmaster以固定探測數據為主,浮動車數據作為補充,為車載設備、移動電話服務、固定或移動網絡提供服務。荷蘭和丹麥等國正在進行基于浮動車的動態交通信息服務的小規模試驗。
1.3 美國動態信息的智能交通系統發展現狀
美國從20世紀80年代開始,將先進的信息技術、數據通信技術、電子控制技術及計算機處理技術等,有效地綜合應用于地面交通管理體系,從而建立起一種大范圍、全方位發揮作用的,實時、準確、高效的智能交通系統。
1.4 國內動態信息的智能交通系統發展現狀
目前我國大部分城市如北京、上海、深圳等正在規劃和建設基于浮動車的交通信息采集系統,旨在建立包括交通信息采集、信息處理、信息服務、決策支持等功能。
從國內的研究和發展現狀可以看出:智能交通系統的發展對交通信息的采集、處理提出了更高的需求。包括:(1)信息的實時性:交通信息的采集與處理在時間上要與實際交通系統保持同步。(2)信息的準確性:獲取的交通信息應能準確反映道路交通狀況,與實際交通系統的誤差很小。(3)信息的全面性:交通信息采集應覆蓋整個道路網絡,全面反映道路網絡交通狀態。
2 研究的內容
2.1 總體目標
本項目主要解決將動態導航采集、發布、應用、汽車導航、汽車安防管理、汽車娛樂等有機的整合問題,開發出實用、適用、能有效利用動態交通信息,并能有效向動態交通系統貢獻數據的智能車載信息終端,該終端能夠均衡整個城市交通狀態,達到最有效利用道路資源。系統、產品要達到的主要技術性能指標
(1)系統對用戶的響應時間:不大于30秒。
(2)含自檢測、恢復時間:小于3秒。
(3)衛星定位準確度誤差:小于2.5米/95%。
2.2 項目研究的內容分解
2.2.1 歷史路況信息模塊
通過分析經過同一條路段的歷史數據,得出這一路段的周一至周五的路況規律,周六周日的路況規律,在沒有實時車輛經過這一路段的情況下,以歷史信息為現在時刻的路況信息。
例如:圖1-1為深圳市某一路段的一天(非節假日)24小時平均速度圖。
從圖中我們可以得出在早晨8點左右下午18點左右的上下班時間這一路段是擁堵的。經過長期統計之后,這段路每個時間段的路況信息(塞車、擁擠、暢通)即可統計出來,能夠作為正常情況下這段路的預測路況。當然這需要大量的統計工作和歷史數據信息。
2.2.2 綜合路況信息錄入模塊
綜合路況信息錄入為后臺服務中心坐席人員,參考各方面的信息,對路況信息做出的一種修訂,其具有最高的級別。圖1-2~圖1-6是賽格導航研發人員對這一模塊所做工作的簡要說明:
通過添加交通信息按鈕,選擇具體道路的路段狀況(擁擠、緩行或暢通),即可保存成功:
為了顯示方便,點擊其中一個路段時,此路段會在地圖居中并顯示如圖1-4所示:
同樣的道理,綜合路況信息錄入模塊,也可以將過時的路況信息刪除,如圖1-5所示:
2.2.3 Internet路況信息模塊和交警交通監控數據模塊
這兩個模塊的路況信息模塊主要保留對外的信息接入窗口,本著資源共享,互惠互利的原則,將交通管理部門和其他研究公司的實時數據接入,彌補公司數據搜集方面的一些不足。
根據搜集數據,導出十字路口的車流量大致分布,進而控制紅綠燈的時間。總的來說紅綠燈的控制采用三種原則:定時控制、車輛感應式控制、優化控制。
(1)定時控制。根據交叉路口一定時間的交通量預先確定所有的控制參數,即周期、相位、綠信比,人為設置方案(配時參數)。
在車流量相對穩定的時間段采用此控制模式。
(2)車輛感應式控制。根據交通路口的交通量需求變換信號燈色,沒有固定的周期和綠信比。
目前車輛感應控制使用感應式控制機,通過埋設和懸掛在交叉路口的車輛檢測器獲得車輛信息,進行信號變換。也是我們主要采取的控制模式。
(3)優化控制。控制系統根據檢測器送來的信息,實時產生出對某種性能指標來說是最佳的配時方案,付諸實施。
交警交通監控數據模塊提供接口,實現與交通監控數據的無縫對接。能夠實現以下功能:
(1)能夠采集所指定定點檢測線圈的關鍵道路斷面,原則上要求能夠處理所有關鍵道路斷面的檢測。
(2)實現所有視頻交通信息采集點,同時采集的數據點不少于50個,并且可以自由切換。
(3)能將各信息源的實時數據傳輸至系統平臺,并為其他數據采集系統預留接口。
(4)信息分析中心能夠根據接口信息直接計算道路車速、車流量等信息。
(5)分析結果能夠以通過有線網絡或無線網絡直接發送政府相關管理機構。
2.2.4 安裝MNA車輛模塊
這是實時交通信息的車載衛星導航終端研究的重要部分,也是未來實時路況信息的主要來源,利用車載終端安裝的MNA(Mobile Navigation Assistance)分析每秒鐘的速度數據(分析周期,上傳周期待定),得出車輛經過路段的路況信息。圖1-6 為60秒數據模擬圖:
圖1-6 MNA記錄速度曲線圖
其中速度曲線的平均值為21.28 km/h,最小二乘曲線積分速度平均值為30.06 km/h。由平均速度的高低判斷經過路段的擁堵情況,然后上傳給ITS交通路況分析中心。
2.2.5 浮動車數據模塊
浮動車數據處理的好壞直接關系到系統產業化的時間,賽格導航的研發人員進行了大量的算法模擬,并且經過近半年的城市測試,取得了可喜的成績,目前的自動識別路況信息的準確率已經超過70%,相信經過算法和參數調整、改進,準確率仍能夠得到大幅提高。
3 結論
實時交通信息的車載衛星導航終端具有諸多現實價值:
(1)提高道路利用率。動態發布路況信息,提供繞行選擇,在無需增加道路設施的情況下,有效提供路網利用率增長10%。
(2)減少能耗,提高平均車速,有效節約能源30%。
(3)節約出行時間,依據及時的交通信息,有效繞開擁堵路段,節約出行時間15%。
(4)環境污染,避免擁擠路段,提高發動機工作效率,降低環境污染30%。
綜上,結合動態信息的智能交通管理系統對于提高道路運輸能力、提高出行效率、節約能耗、減少排放和環境污染將發揮重要作用,其成功的應用和推廣將產生良好的經濟效益和社會效益。
參考文獻:
[1]卓福慶.面向自駕聯網車的交叉口協同控制方法研究[D].華南理工大學,2016.3.